在大資料時代，資料不再是靜止和陳舊的，任何被遺忘在伺服器中的資料，都可能被重新利用，從而發現其中與我們、與行為、與現象的相關性。很多大公司已經在尋求擁有實戰經驗的高手來填充自己實力。

時至今日，大資料的應用也從早期的資料密集型行業(例如電信、金融、能源、科研、網際網路)，逐步向非資料密集型行業擴張。

資料顯示，32.5%的公司正在搭建大資料平臺， 32.5%的公司已經在生產環境實踐大資料，並有成功的用例/產品；24.5%的公司已經做了足夠的瞭解，開發準備就緒；基本不瞭解的使用者只佔13.5%。

傳統觀念下，大資料往往是大型網際網路公司的玩物。然而，透過調查發現在那些對大資料平臺有需求的公司中，研發團隊規模遠沒有我們想象的大，29.11%的研發團隊僅有1-10人，次居第二的10-50人的規模佔到了25.77%,兩種規模的研發團隊就超過了一半。可見，當下大資料的需求已不止步於大型公司。

大資料人才能滿足企業日益增加的需求嗎？

人才供給的缺乏正是大資料發展面臨的一個瓶頸。目前企業發展大資料已步入初級階段，不論是拓展大資料業務的百度、阿里、奇虎360等網際網路公司，還是專業提供資料服務的大資料服務商，對專業的大資料人才均有較高的需求量。

大資料人才主要分佈在移動網際網路行業。其次是金融網際網路、O2O、企業服務、遊戲、教育、社交等領域。

從上圖的薪資漲幅對比可以看出，大資料人才的不管是平均內部漲幅還是平均跳槽薪資漲幅都高於傳統行業人才的薪資漲幅。

大資料培訓都學些什麼呢?

大資料技術體系太龐雜了，基礎技術覆蓋資料採集、資料預處理、分散式儲存、NOSQL資料庫、多模式計算（批處理、線上處理、實時流處理、記憶體處理）、多模態計算（影象、文字、影片、音訊）、資料倉庫、資料探勘、機器學習、人工智慧、深度學習、平行計算、視覺化等各種技術範疇和不同的層面。另外大資料應用領域廣泛，各領域採用技術的差異性還是比較大的。

無論做大資料的哪個方向，初級還是高階，都需要有快速學習的能力，學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……資料分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。

企業對新型大資料分析和預測技術人才的熱情和需求正在超過傳統的商業智慧和資訊管理人才，未來五年大資料人才缺口會持續增長。

緣於大資料時代催生的大量相關人才缺口，各大高校正緊鑼密鼓啟動大資料人才培養。2017年3月，教育部公佈已有35所高校獲批“資料科學與大資料技術”專業，站在網際網路“風口”上的大資料，直接催熱了大資料專業。

生產製造基地將初現雛形——貴州電子資訊製造業規模以上工業總產值突破600億元,軟體和資訊科技服務業收入260億元,計劃引進2家以上國際大資料核心企業、10家以上國內知名大資料龍頭企業、50家以上國內有影響力的大資料優強企業落地貴州。大資料,正有力地助推貴州實體經濟升級轉型。

　　近日，貴州省釋出2017年大資料發展重點，包括產業培育、專案裂變、融合升級、資料融通、數字政府、資料扶貧、基礎設施攻堅、安全鐵壁、萬千人才、首選實驗田等。　　產業培育工程上，培育發展電子資訊製造業。電子資訊製造業規模以上工業總產值突破600億元，規模以上工業增加值突破100億元，同比增長20%，打造全國智慧終端產品生產製造基地。培育發展軟體和資訊科技服務業。軟體和資訊科技服務業收入260億元，同比增長30%。培育發展大資料採集分析。貴陽大資料清洗加工基地、貴安新區大資料加工基地投入執行。培育發展大資料資源儲備。全省資料中心伺服器數7萬臺以上。培育發展大資料交易。貴陽大資料交易所會員達到2000家，交易規模累計3億元以上。培育發展大資料安全產業。貴陽大資料安全示範園區上半年投入使用，吸引10家以上大資料安全企業集聚。培育發展通訊服務產業。通訊運營服務業務總量1070億元，同比增長32%。培育發展呼叫與服務外包產業。全省呼叫中心簽約投運累計超過10萬席。　　專案裂變工程，結合“千企引進”工程，引進2家以上國際大資料核心企業、10家以上國內知名大資料龍頭企業、50家以上國內有影響力的大資料優強企業落地貴州。華為全球資料中心、阿里巴巴貴州大資料產業園開工建設。　　融合升級工程，實施“大資料+產業深度融合行動計劃”。建設100個以上典型示範專案。“大資料+工業深度融合專項行動”重點建設50個以上典型示範專案；大資料+服務業深度融合專項行動”重點建設40個以上典型示範專案，包括15個智慧旅遊專案、15個電子商務專案、10個智慧物流專案以及貴州金融雲等大資料金融專案；大資料+農業深度融合專項行動”重點建設10個以上典型示範專案。　　資料融通工程，省、市兩級政府部門非涉密應用系統100%接入雲上貴州體系，打造全省統一的政府資料中心。雲上貴州系統體系內政府應用系統資料資源目錄100%上架，50%資料資源共享。　　數字政府工程，實施“政府大資料應用專項行動”，在扶貧、旅遊、醫療、教育、糧食、食品、交通、民政、人社、國土、工商、環保、稅務、安全生產、北斗等方面重點建設50個典型示範應用。推進面向社會民生服務的政府系統APP化，“雲上貴州APP平臺”上半年上線執行。　　資料扶貧工程，建設精準扶貧APP、農產品價格和成本監控平臺APP等一系列大資料+大扶貧APP應用。舉辦全球電商減貧大會，助推大扶貧、大資料兩大戰略行動。　　基礎設施攻堅工程，開展“資訊基礎設施會戰攻堅年”活動，完成資訊基礎設施投資180億元。推進“光網貴州”建設，基本建成全光網省。推進“寬頻鄉村”建設，新增2800個行政村電信光纖網路全覆蓋。強化“提速降費”惠民生。　　安全鐵壁工程，編制《貴州省大資料安全體系建設實施方案》。　　萬千人才工程，建設“貴州大資料人才雲”，引進培養大資料領軍人才5-10名、專業人才及其他人才1000名。開展全省大資料領域專業人員培訓5000人次。

貴陽大資料產業

園首選實驗田工程，在全省建立5個數字經濟示範小鎮、10個數字經濟示範園區、10個數字經濟示範景區和10個數字經濟示範企業。開展大資料安全靶場、無人駕駛試驗、區塊鏈試驗以及FAST大資料分析應用等重大創新改革試驗。

國內，根據數聯尋英發布《大資料人才報告》,目前全國的大資料人才僅46萬,3-5年內大資料人才的缺口將高達150萬。

機器學習職位薪水範圍：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k+若干期權；

資料探勘薪水範圍：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k。

想做資料處理尤其是大資料量處理的相關工作必須兼具計算機科學基礎和統計基礎。

現在有一個高大上的職業叫資料科學家，

有人說資料科學家就是一個比程式設計師更懂統計的統計學家，一個比統計學家更會程式設計的程式設計師。

數學

有很多知識還需要作為基礎來學習和鞏固。 是學習和鞏固，不是必須會，是要知道了解，用的時候知道去哪裡翻書找資料

比如，

基礎知識：線性代數，機率論

核心知識 ：數理統計、 預測模型 、機器學習、時間序列分析、應用迴歸、多元統計分析

計算機

數學軟體：強大矩陣運算和最佳化功能的matlab，專而精的mathematica。

語言：

python（很流行的科學語言，潛力也很大，ipython這樣互動式環境十分有利）

fortran（強大的計算語言，充分最佳化的現成程式碼）

R（相比於matlab，java，c，R是個高富帥）

這是資料分析各類語言使用度的圖表，R佔的比例相當高。想利用現在動輒TB級的資料大顯身手，光靠excel可不夠啊。你真的需要寫很多程式碼…

實踐

1. 自己裝個小叢集跑hadoop/hive，可以到cloudera網站上下現成的打包虛擬機器。看看hadoop in action. 這本書比權威指南容易懂很多。

3. 讀一些著名的paper，nosql的或者mapreduce。

4. 看看apache hadoop家族的其他幾個專案，比如zookeeper，pig，瞭解一下生態圈

找個開源專案，看看ticket list，看看能不能自己修。。。